状态转移算法及其在工业过程建模与控制中的应用.ppt

1、状态转移算法及其在工业过程建模与控制中的应用，信息科学与工程学院，周晓君，Part 0引子Part 1建模中的优化问题part 2控制中的优化问题part 3智能优化算法与状态转移算法part 4未来研究方向，Outline B 2； C -1； D-3分析：选择d，7 9=16； 9-1=8； -1 5=4； 形成5-3=2，16，8，4，2等比数列(2) 1，2，5，29，() A 34。 B 841； C 866； D 37分析：选择c，5=12 22； 29=22 52； (=52 292=866，第0个引子，(3) 2，12，30，() A 56。 B 65 C 75； 选择D 56

2、分析： d，12=2。 34=12； 56=30； 78=56(4)4)四、二、二、三、六、() A 6。 B 8； C 10； D 15分析：选择d，2/4=0.5。 2/2=1； 3/2=1.5； 6/3=2； 以0.5、1、1.5、2成等差，后项为2.56=15(5)1、7、8、57、() A 123。 B 122； C 121； D 120分析：选择c，12 7=8； 72 8=57； 8257=121(6)95、88、71、61、50、() A 40。 B 39； C 38； D 37分析：选择a，95-9-5=81； 88-8-8=72； 71-7-1=63； 61-1-6=54；

3、 50-5-0=45； 40-4-0=36，构成等差数列，Part 0引子，解答：多练习，哪一个好，能明确出题者的想法。 那么，出题者的想法是什么呢？经过分析，可以看出出题者的出题想法千变万化。 这就像出题者自己掌握了一系列的密码(规则)，让回答者推测密码。 这是什么逻辑？ 答案：不合逻辑。 制作这样的主题的方法是什么？ 如何以最快的速度解决这样的问题呢？ 既然没有逻辑，数字推断问题就没有答案，什么答案都合理吗？答案：是。 Part 0引子，因为有反例就足够了，所以证明结论的错误比证明正确要简单的多，(1) 7，9，- 1，5，() A 4； B 2； C -1； D-3分析：选择d，7 9=

4、16； 9-1=8； -1 5=4； 5-3=2、16、8、4、2形成等比数列、Part 1建模中的最优化问题、最优化视点下的建模问题非线性系统识别问题应用例、Part 1建模中的最优化问题、总结：引子中所述的数字估计问题和我们平时接触的引子要直接依赖数据进行经验建模，必须确定模型结构，优化模型残奥仪表。 由于模型结构的不确定性，通常采用机构分析或间接方法。 从某种意义上说，机理模型是完美的经验模型(螺旋分级机)。 另外，优化算法通常用于模型残奥仪表的优化，但是也存在诸如神经网络结构(层数和隐式层节点数)的优化模型结构，这在理论上和实践上都是可能的，但在逻辑上不通。 另外，部分2控制中的优化问

5、题、鲁棒控制问题PID控制问题、总结：控制中的一些优化问题是存在于控制中的优化问题，例如LMI问题。 可以将部件2控制中的优化问题、部件2控制中的优化问题、部件2控制中的优化问题以及其它控制问题变换为优化问题的形式。 例如，在诸如PID控制的问题中，一般控制器配置已经确定并且需要优化控制器配置残奥仪表。 例如，如果采用模糊控制器，则可以通过采用能够优化成员函数的滑动模式控制器来优化切换函数系数。 采用神经网络控制器，可以优化网络结构、权重系数等。 Part 3智能优化算法和状态转移算法，常用的智能优化算法遗传算法(1975 )模拟退火算法(1987 )粒子群算法(1995 )差分进化算法(19

6、95 )人工免疫系统(1996 )蚁群根据“没有免费午餐”的理论，所有的优化问题都没有有效的优化算法。 这是由于： (1)优化问题本身的复杂性：不可微、高维、多模式等。 (2)优化算法的局限性(认识上的不足)。中学(处方)、第3部分智能优化算法和状态转移算法、高中(求导、特殊函数)、大学(多变量函数极值)、第3部分智能优化算法和状态转移算法、第3部分智能优化算法和状态转移算法、研究生(函数的复及最速下降法遗传算法粒子群算法，总结：基于梯度的优化算法的收敛性只证明算法实际上没有什么意义，由于该条件是迭代算法的终止条件，因此从费马引理来看，函数在极值点的导数为0 也就是说，对于凸优化问题，这一点永

7、远存在，只是迭代时间的长度。 Part 3智能优化算法和状态转移算法以及其他智能优化算法的收敛性证明算法仅证明在某一点上可以全局收敛，但这是否是全局收敛和向全局最优解的在一般的智能优化算法中，通过使用“贪婪标准”(精英选择)来选择个体，保证后代优于父代，保证算法不发散。 实际上，第一个随机搜索算法证明了全局收敛性。 Random optimization(1965 )、第3部分智能优化算法和状态转移算法、第3部分智能优化算法和状态转移算法， 第一个版本的状态转移算法具有新的算子状态转移算法引入交流机制的状态转移算法，基于Part 4未来研究方向状态转移算法的残奥仪表学习(研究中)状态转移算法进行约束优化(研究中) 基于状态转移算法的多目标优化(等待检查)状态转移算法的其他应用(等待检查)选择状态转移算法的原因： (1)物理几何意义是明确的。 (2)全局检索能力好。 (3)遵循